理想汽车基座模型-项目管理工程师-北京

基础算法研究 一、推理思考 1.开发链式思考、思维树等推理增强技术，优化模型对复杂业务逻辑推理、策略规划等任务的深度理解。 2.探索通过大规模强化学习持续提升模型推理能力。 3. 构建业务逻辑推理评测基准，推动模型思维链的可解释性研究。 二、多模态端到端 1.研发语音-文本跨模态对齐与联合表示学习算法，解决语义鸿沟问题，提升模型对语音指令理解、语音到文本生成的鲁棒性。 2.探索语音交互场景下的多模态增强技术（如语音情感分析、端到端语音对话生成），推动模型在智能客服、语音助手的应用落地。 三、生活服务领域增强 1.大模型基座知识能力增强，打造生活服务领域基座，赋能美团各类大模型应用场景； 2.探索预训练增强阶段的大规模高质量数据自动合成、Scaling Law、长链条复杂推理反思能力增强； 3.建设生活服务chat模型与智能体，通过强化学习等方式增强模型推理反思、复杂指令遵循、高情商交互等能力。 应用算法研究 一、深度推理、规划与决策能力强化 1.优化大模型在逻辑推理、多步规划、复杂决策、多轮多步工具调用等任务上的表现，探索如RL scaling、Test-time scaling等前沿技术。 2.构建能够处理模糊与不完全信息、进行自主假设与验证的推理框架。赋能大模型实现精准的工具调用与智能体协同。 二、高度拟人化交互与专业沟通能力构建 1.赋予模型深度理解与分析专业领域问题的能力，包括隐性需求挖掘和复杂语境下的语义理解。 2.探索多轮对话中的上下文记忆、情绪感知、共情表达与高情商交互技巧，实现稳定人设、知识遵循与高度自然的对话风格。 3.研究模型主动感知用户全面信息、进行预判性服务与信息推送的策略，而非被动响应，打造能真正吸引用户持续对话的自主交互。 三、多智能体协作研发范式与前沿技术应用 1.设计和研究多智能体间的动态协调、知识/记忆共享与冲突解决机制，实现“1+1>>2”的协同效应。 2.推动面向智能体的大模型研发新范式，探索大模型智能体在环境感知、记忆与知识库管理、复杂指令遵循等基础能力的统一建模与提升路径。 四、基于强化学习的智能体优化方法研究 1.研究和改进现有的强化学习算法，实现端到端Agent性能优化，提升Agent鲁棒性与泛化能力。 2.构建面向领域任务的DeepResearch能力，提升Agent在多步骤信息检索、工具调用、推理规划等任务中的表现。

1、以算法视角，参与快手大模型（包括不限于LLM、T2I、T2V、I2V、MLLM模型）评测工作和评测体系建设； 2、参与评测相关自动化评测工具开发及维护，最大化提高评测效率； 3、以算法手段，对基座大模型和AI Native应用进行分阶段、端到端评测； 4、参与构建评测Agent工具链、对战平台、模型竞技场、模型效果判别模型、应用数据飞轮等工具链建设。

1、以算法视角，参与快手大模型（包括不限于LLM，T2I，T2V、I2V、MLLM模型）评测工作和评测体系建设； 2、参与评测相关自动化评测工具开发及维护，最大化提高评测效率； 3、以算法手段，对基座大模型和AI Native应用进行分阶段、端到端评测； 4、参与构建评测Agent工具链、对战平台、模型竞技场、模型效果判别模型、应用数据飞轮等工具链建设。

阿里云PAI团队致力于打造业界一流的一站式AI工程化平台，拥有万卡级训练能力与超大规模异构资源调度技术，为复杂模型训练与推理任务构建坚实基座。PAI平台不仅是通义大模型研发与落地的核心基础设施，也作为公共云服务的关键载体，支撑众多行企业构建大模型核心业务。平台提供从数据标注、预处理、模型训练、推理服务到开发环境与工作流调度的全链路工程支持，全面覆盖AI项目从实验探索到规模化落地的完整价值链。作为平台研发工程师，您将深度参与以下工作： 1. 负责大规模异构资源管理与模型训练服务的全流程开发，包括需求分析、架构设计、软件开发、质量保障与部署上线。 2. 持续开展系统模块的深度剖析与迭代优化，提升资源利用效率、任务成功率与启动速度，降低使用门槛，增强产品满意度与客户粘性。 3. 负责平台线上环境的实时监控、故障定位与性能调优，为客户提供及时的专业技术支持，保障平台服务的高可用与高稳定运行。 4. 紧密追踪大模型、AIGC等前沿技术趋势，洞察并提炼高价值用户需求，推动平台功能持续演进与技术架构升级。